In deze paragraaf zullen eerst een aantal algemene karakteristieken van de dataset worden gegeven.
In de subparagrafen wordt een meer nauwkeurige beschrijving gegeven van de onafhankelijke- en
afhankelijke variabelen van dit onderzoek.
In totaal zijn er 472 (ex-)spelers van 13 verschillende Eredivisieclubs opgenomen in de
dataset. In de 7 seizoenen die werden onderzocht, zijn er maar liefst 69 verschillende nationaliteiten
geregistreerd. In Tabel 8 staat een onderverdeling van het aantal cases per club, nationaliteit en het
seizoen waarin de spelers binnenkwamen bij de club of wanneer ze de club juist verlieten.
Tabel 8: Verdeling van het aantal spelers, geordend per club, (meest voorkomende) nationaliteit en seizoen
Club N Nationaliteit (met evt. de
taalzone tussen haakjes)
N Aantal nieuwe (N = 472) en
vertrokken spelers (N = 307) per seizoen
N
PSV 50 België (NL) 62 2004/2005: # Nieuw 64
SC Heerenveen 48 Denemarken 33 2005/2006: # Nieuw 68
FC Twente 43 Marokko 31 2006/2007: # Nieuw 73
Feyenoord 41 Brazilië 28 2007/2008: # Nieuw 65
Willem II 39 Zweden 28 2008/2009: # Nieuw 72
Roda JC 38 Servië 20 2009/2010: # Nieuw 56
Vitesse 37 Finland 17 2010/2011: # Nieuw 74
Ajax 36 Australië 16 2004/2005: # Vertrokken 0
AZ 36 Hongarije 14 2005/2006: # Vertrokken 27
NEC 30 België (F) 12 2006/2006: # Vertrokken 46
FC Groningen 27 Frankrijk, Ghana & Spanje 11 2007/2008: # Vertrokken 52
FC Utrecht 27 Polen 9 2008/2009: # Vertrokken 58
NAC Breda 20 Overige 169 2009/2010: # Vertrokken 50
Totaal 472 Totaal 472 2010/2011: # Vertrokken 74
Zo zien we dat PSV in de onderzochte periode het grootste aantal buitenlandse spelers heeft
aangetrokken (N = 50) en NAC Breda het kleinste aantal (N = 20). Onder de 472 spelers bevinden zich
maar liefst 62 Belgen uit de Nederlandse taalzone (Vlaanderen) tegenover slechts 12 Belgen uit de
Franse taalzone (Wallonië). Verder zien we een groot aantal Scandinaviërs met 33 Denen, 28
Zweden, 17 Finnen en 6 Noren (waarvan die laatste groep onder de noemer ‘Overige’ is geschaard
om de tabel enigszins overzichtelijk te houden). Ook zien we een groot aantal spelers van
Marokkaanse komaf (N = 31) en ook de Brazilianen zijn goed vertegenwoordigd (N =28). In de
bovenste helft van de laatste kolom zien we de instroom van nieuwe spelers, geordend per seizoen.
Zo zien we dat het aantal nieuwkomers door de jaren heen slechts marginaal varieert (met een
dieptepunt van 56 nieuwe spelers in 2009/2010 en een piek van 74 spelers in 2010/2011). In de
onderste helft van de laatste kolom, zien we vervolgens de uitstroom van dezelfde groep spelers, die
dus sinds het seizoen 2004/2005 actief zijn voor één van de onderzochte BVO’s in de Eredivisie. De
uitstroom is in 2004/2005 nog gelijk aan 0; dat wil zeggen dat geen één van de 64 aankopen in 2004 /
2005 nog vóór het einde van datzelfde seizoen zijn club al weer had verlaten. We hebben immers
een grens gesteld door spelers die voor het seizoen 2004/2005 al actief waren bij de club, niet mee
te nemen in het onderzoek. Het aantal vertrokken spelers dat wel is opgenomen in de steekproef,
zien we vervolgens in de loop der jaren steeds verder stijgen (met uitzondering van het seizoen
2009/2010). In totaal zijn 307 van de 472 buitenlandse spelers ook weer vertrokken in de
onderzochte periode: 165 spelers waren aan het eind van het seizoen 2010/2011 nog steeds actief in
de Eredivisie.
In Tabel 9 staat de beschrijvende statistiek van alle onafhankelijke en afhankelijke variabelen
van dit onderzoek. De operationalisatie van deze variabelen is reeds in paragraaf 3.3 besproken. In
bijlage B staan in Figuur 4 tot en met Figuur 17 de histogrammen van al deze variabelen. In deze
histogrammen is ook de ‘normaalcurve’ getekend om een beeld te geven van de (beperkte) mate
waarin de werkelijke verdeling overeenkomt met een normale verdeling.
Tabel 9: Beschrijvende statistiek van alle onafhankelijke en afhankelijke variabelen
Variable Valid Missing Mean Median Mode Std.
Deviation
Minimum Maximum
Onafhankelijke variabelen – Hofstedes cultuurdimensies
DifPDI 432 40 22,84 23 23 13,579 0 66
DifIDV 432 40 23,72 17 2 20,245 0 72
DifMAS 432 40 32,03 29 29 17,761 2 96
DifUAI 432 40 26,16 29 44 14,386 1 59
DifLTO 448 24 25,70 21 15 15,618 2 67
Afhankelijke variabelen – Sportieve prestaties
EreC 472 0 35,20 25 0 35,909 0 209
TotPercentage 472 0 ,500267 ,5294 0 ,31405 ,0000 1,0000
GemAantal 472 0 17,02 18 0 10,688 0 34
DebPercentage 472 0 ,500001 ,5294 0 ,33491 ,0000 1,0000
DebAantal 472 0 15,19 14 0 11,190 0 34
Afhankelijke variabelen – Financiële prestaties
Transferwinst 222 250 397.545 ,00 0 2.538.957 -8.000.000 19.000.000 Ratio Transfersommen 76 396 2,50 ,4450 0 7,93428 ,00 62,50 AbsStijgingMW 445 27 509.507 ,00 0 2.127.201 -4.500.000 23.000.000 RatioMW 445 27 2,74 1,0000 1 7,31134 ,00 100,00
We zien dat er 40 missende waarden zijn op de eerste vier cultuurdimensies en 24 missende
waarden op de laatste cultuurdimensie. Bij de sportieve prestatie-indicatoren is er geen enkele
missende waarde, maar bij de financiële prestatie-indicatoren van transferwinst en de ‘ratio
transfersommen’ (verkoopbedrag/aankoopbedrag) is het aantal missende waarden erg hoog.
Kijken we naar de gemiddelden, dan zien we bij de cultuurdimensies dat het gemiddelde
verschil met de Nederlandse score varieert van 22,84 op de dimensie machtafstand (PDI) tot 32,03
op de dimensie masculiniteit (MAS). Op het sportieve vlak zien we dat de gemiddelde speler zo’n 35
wedstrijden speelt in zijn hele dienstverband. Per seizoen speelt de gemiddelde buitenlandse speler
in zo’n 50% van de wedstrijden mee, wat neerkomt op een gemiddeld aantal van 17 wedstrijden per
seizoen. In het debuutseizoen doet de gemiddelde speler in 15 wedstrijden mee, het percentage ligt
op 50%. Op het eerste oog lijkt dit nogal vreemd: wanneer een speler in 50% van de 34 wedstrijden
mee doet, zou hij immers 17 wedstrijden per seizoen spelen. Dit verschil ontstaat echter doordat
sommige spelers een volledig debuutseizoen meemaken, terwijl andere spelers slechts in de helft
van de wedstrijden inzetbaar waren (bijvoorbeeld doordat ze in de winterstop, halverwege het
seizoen, zijn overgekomen). Voor de percentageberekening maakt het nogal verschil of iemand in 15
van de 17 wedstrijden heeft meegedaan, of in 15 van de 34 wedstrijden. Kijken we ten slotte naar de
gemiddelden op de financiële prestatie-indicatoren, dan zien we dat de gemiddelde speler € 509.507
in marktwaarde stijgt. De marktwaarde bij het vertrek van de speler is gemiddeld 2,74 keer zo hoog
als de marktwaarde bij binnenkomst. Van de 222 valide cases waarvoor een transferwinst is
berekend, zien we dat er gemiddeld zo’n 4 ton (€ 397.545) aan transferwinst wordt gemaakt. In de
76 gevallen waarin ook een valide ratio van de transfersommen bekend is, zien we dat de clubs
gemiddeld een verkoopbedrag ontvangen dat 2,50 keer zo groot is als het betaalde aankoopbedrag.
Behalve het gemiddelde, is ook de mediaan (de middelste waarneming) van elke variabele
gegeven als maat voor het centrum. Wat daarbij opvalt, is dat de mediaan van het totaal aantal
Eredivisieduels (EreC) en de financiële prestatie-indicatoren aanzienlijk kleiner is dan het gemiddelde.
Dit wijst op de aanwezigheid van een aantal uitschieters die het gemiddelde op deze variabelen sterk
omhoog halen, maar de mediaan niet. De mediaan is dan ook, in tegenstelling tot het gemiddelde,
een resistente maat: het wordt ‘nauwelijks beïnvloed door veranderingen in de numerieke waarden
van een klein gedeelte van het totale aantal waarnemingen’ (Moore & McCabe, 2006, p. 42). Aan de
minimale en maximale waarnemingen in de laatste kolommen is te zien hoe hoog (en laag) de scores
op sommige variabelen kunnen uitvallen.
Wanneer we de waarden van de modus (de meest voorkomende waarneming) nader
bestuderen, geeft dit weinig verrassende informatie. Zo zijn de meest voorkomende scores op de
cultuurdimensies ‘gewoon’ de scores van de meest voorkomende nationaliteit in dit onderzoek: de
Belgische nationaliteit (uit de Nederlandse taalzone). Bij de sportieve prestatie-indicatoren ligt de
modus telkens op 0: er zijn dus veel spelers die geen enkele competitiewedstrijd hebben gespeeld.
Ook bij de absolute stijging van de marktwaarde ligt de modus op 0. Doordat de nieuwe en oude
marktwaarde bij deze spelers gelijk zijn, levert dit een ratio op van 1 en dat is tevens de modus van
de marktwaarderatio. Bij de transferwinst en de ‘ratio transfersommen’ is dat niet het geval, omdat
het aantal valide cases bij deze variabelen verschilt
1. Voor beide variabelen is de modus 0.
De laatste kolom uit Tabel 9 die hier aan bod komt, geeft de standaardafwijking weer van
alle variabelen. Deze maat geeft een indruk van de spreiding van de variabelen. In subparagraaf 3.4.2
is reeds aangetoond dat er bij de meeste variabelen geen sprake is van een normale verdeling. In
bijlage B staan in Figuur 4 tot en met Figuur 17 de histogrammen van al deze variabelen, waarin ook
de ‘normaalcurve’ is getekend om een beeld te geven van de (beperkte) mate waarin de werkelijke
verdeling overeenkomt met een normale verdeling.
1
De ‘ratio transfersommen’ en de marktwaarderatio worden berekend door respectievelijk het verkoopbedrag te delen door het aankoopbedrag en door de nieuwe marktwaarde te delen door de oude marktwaarde. Bij de ratio transfersommen is het mogelijk om te delen door een aankoopbedrag van 0 euro (bijv. wanneer de speler transfervrij is aangetrokken). Er kan dan wel een valide waarde voor de transferwinst worden geregistreerd, maar de ratio kan een missing value opleveren doordat er gedeeld wordt door 0. Bij de ratio marktwaardes komt dit niet voor. Ongeacht of de marktwaarde onbekend is of gelijk aan 0: in beide gevallen wordt er een missende waarde geregistreerd waardoor er geen absolute stijging en ook geen ratio kan worden berekend.